基于独立分量分析的自适应在线算法

• 作者: 吕淑平 方兴杰
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 独立分量分析 相似性测度 学习步长 性能指标
• 年，卷（期）: 2010,（11）
• 页码范围: 4140-4143
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2010.11.037

摘要

独立分量分析(ICA)是近几年兴起的一种高效的信号处理方法,学习步长的优化问题是自适应ICA重要的一方面,基于变步长思想,定义了一种描述信号分离状态的相似性测度,来衡量输出分量之间的相似性程度,并由此提出一种改进的自适应在线算法.根据相似性程度所反映的信号分离状态自适应调节步长,并建立学习步长和相似性测度变化量的非线性关系,克服了传统算法在信道矩阵变化时对步长自适应调整的不足.性能指标分析和仿真实验证明了算法的收敛性和稳态性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕淑平	哈尔滨工程大学自动化学院	47	246	9.0	13.0
2	方兴杰	哈尔滨工程大学自动化学院	3	22	2.0	3.0